面试题：Redis哈希命令在高并发场景下对复杂数据结构存储的一致性与性能平衡

Question

在高并发写入和读取的场景下，使用Redis哈希命令存储复杂数据结构（如电商系统中的商品库存、价格、促销活动等多种信息），如何保证数据的一致性，同时又不影响系统的读写性能？请详细说明技术方案及涉及到的Redis特性和相关机制。

Answer 1

技术方案

1. 使用事务（Multi - Exec）：
   • 操作方式：在Redis中，将涉及数据更新的多个哈希命令组合在一个事务块内。例如，对于商品库存减少、价格更新等操作，使用MULTI开启事务，依次执行如HSET key field value等命令，最后用EXEC提交事务。
   • 原理：事务内的命令会被顺序执行，不会被其他客户端的命令打断，保证了一组操作的原子性，从而确保数据一致性。
2. 乐观锁机制：
   • 操作方式：为每个商品数据增加一个版本号字段（如version）。每次读取数据时，同时获取版本号。在写入数据时，带上之前读取的版本号，使用WATCH命令监控该版本号对应的键。如果在执行事务前，该键的值被其他客户端修改（版本号改变），事务会被取消。
   • 原理：通过版本号的对比，只有在数据未被其他客户端修改的情况下才执行更新操作，避免了并发写入冲突，保证数据一致性。
3. 读写分离：
   • 操作方式：配置Redis主从复制，主节点负责写入操作，从节点负责读取操作。在应用程序中，将写请求发送到主节点，读请求发送到从节点。
   • 原理：通过分离读写操作，减少了主节点的读压力，提高了整体的读写性能。同时，主从复制机制保证了数据在主从节点间的同步，一定程度上保证了数据一致性（存在一定的同步延迟）。
4. 缓存更新策略：
   • 操作方式：采用合适的缓存更新策略，如写后失效（Write - Through）或写时更新（Write - Back）。写后失效即在数据更新到数据库后，立即删除Redis中的缓存数据，下次读取时再重新加载。写时更新则是直接更新Redis缓存和数据库。
   • 原理：确保缓存数据和数据库数据的一致性，避免因缓存过期策略不合理导致的数据不一致问题。

Redis特性及相关机制

1. 事务特性：
   • 原子性：Redis事务内的命令要么全部执行，要么全部不执行，这保证了复杂数据结构多个字段更新操作的原子性，防止部分更新导致的数据不一致。
   • 一致性：事务执行过程中，不受其他客户端命令干扰，保证了数据状态的一致性。
2. WATCH机制：
   • 监控机制：WATCH命令可以监控一个或多个键，当被监控的键在事务执行前被修改时，事务会被取消。这为实现乐观锁提供了基础，通过对比版本号实现并发控制，保证数据一致性。
3. 主从复制机制：
   • 数据同步：主节点将写操作同步到从节点，从节点保持与主节点数据的一致性（有一定延迟）。从节点分担读压力，提高了系统整体的读写性能。
4. 过期策略：
   • 合理设置过期时间：对于缓存数据，可以根据业务需求设置合适的过期时间。如商品促销活动信息，在活动结束后设置过期，避免过期时间过长导致数据不一致。同时，配合缓存更新策略，保证数据的准确性。